Agent Chat

AgentChat مع نموذج Llama 3.2

ينفذ هذا المشروع وكيل دردشة يعمل بنيو ذكاء الذكاء الاصطناعى باستخدام نموذج LLAMA 3.2 من خلال إطار Phidata. الوكيل قادر على الانخراط في المحادثات والتفكير واستخدام أدوات مختلفة لتعزيز استجاباته. إنه مصمم لتوفير تجربة تفاعلية للغاية ، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي المحادثة.

سمات

• وكيل الدردشة المتقدم الذي يعمل بمنظمة العفو الدولية : قادر على فهم مدخلات اللغة الطبيعية والاستجابة لها ، وتوفير تفاعلات ذات معنى وغنية بالسياق.
• التكامل مع نموذج LLAMA 3.2 : يستخدم نموذج LLAMA 3.2 لقدرات المحادثة المحسنة.
• إمكانيات التفكير : يتعامل مع الأسئلة المعقدة ويقدم ردود منطقية.
• تكامل الأدوات : يتضمن الوصول إلى DuckDuckgo للبحث السريع وآلة حاسبة للعمليات الحسابية الأساسية.
• المعالجة غير المتزامنة : تدعم استجابات البث لتجربة مستخدم أكثر تفاعلية.
• استجابات الإخراج المهيكلة : مثالية للتطبيقات التي تتطلب بيانات منظمة.
• واجهة الملعب التفاعلية : توفر بيئة سهلة وسهلة الاستخدام للتفاعل مع وكيل الذكاء الاصطناعي.
• التسجيل : تسجيل شامل لتصحيح الأخطاء والمراقبة.

المتطلبات الأساسية

• بيثون 3.7+
• PIP (مدير حزمة Python)

تثبيت

1. استنساخ المستودع

   git clone https://github.com/yourusername/agentchat-llama.git
   cd agentchat-llama

2. تثبيت الحزم المطلوبة

   pip install -r requirements.txt

الاستخدام

لتشغيل ملعب AgentChat:

 python app . py

سيبدأ هذا الأمر واجهة الملعب ، مما يتيح لك التفاعل مع وكيل الذكاء الاصطناعي في بيئة عملية.

التخصيص

يحتوي ملف enhancements.md على تعليمات لوظائف إضافية يمكن تنفيذها لتوسيع قدرات AgentChat.

تفاصيل إطار Phidata

تم تصميم هذا المشروع باستخدام Fidata Framework ، والذي يوفر الأدوات والوحدات النمطية الأساسية للتكامل والتفاعل السلس مع نموذج LLAMA 3.2. لمزيد من المعلومات حول Phidata وميزاتها ، يمكنك الرجوع إلى الرابط التالي:

• مستودع Phidata Github

المساهمة

المساهمات مرحب بها! يرجى اتباع الإرشادات الواردة في ملف CONTRIBUTING.md (إذا كان متاحًا) لمزيد من التفاصيل حول العملية.

رخصة

تم ترخيص هذا المشروع بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - راجع ملف الترخيص للحصول على التفاصيل.